論文の概要: The Free Will Equation: Quantum Field Analogies for AGI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14154v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 10:25:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-27 08:26:15.92485
• Title: The Free Will Equation: Quantum Field Analogies for AGI
• Title（参考訳）: The Free Will Equation: Quantum Field Analogies for AGI
• Authors: Rahul Kabali,
• Abstract要約: 本稿では,AGIエージェントに適応性,制御性を付与する枠組みとして,自由意志方程式(Free Will Equation)を提案する。 中心となる考え方は、AIエージェントの認知状態を潜在的な行動や思考の重ね合わせとして扱うことである。 非定常的マルチアームバンディット環境での実験は、このフレームワークを用いたエージェントがベースライン法よりも高い報酬とポリシーの多様性を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial General Intelligence (AGI) research traditionally focuses on algorithms that optimize for specific goals under deterministic rules. Yet, human-like intelligence exhibits adaptive spontaneity - an ability to make unexpected choices or free decisions not strictly dictated by past data or immediate reward. This trait, often dubbed "free will" in a loose sense, might be crucial for creativity, robust adaptation, and avoiding ruts in problem-solving. This paper proposes a theoretical framework, called the Free Will Equation, that draws analogies from quantum field theory to endow AGI agents with a form of adaptive, controlled stochasticity in their decision-making process. The core idea is to treat an AI agent's cognitive state as a superposition of potential actions or thoughts, which collapses probabilistically into a concrete action when a decision is made - much like a quantum wavefunction collapsing upon measurement. By incorporating mechanisms analogous to quantum fields, along with intrinsic motivation terms, we aim to improve an agent's ability to explore novel strategies and adapt to unforeseen changes. Experiments in a non-stationary multi-armed bandit environment demonstrate that agents using this framework achieve higher rewards and policy diversity compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AGI)の研究は伝統的に、決定論的ルールの下で特定の目標に最適化するアルゴリズムに焦点を当てている。 しかし、人間のような知性は適応的自発性(adaptive spontaneity)を示す - 予期せぬ選択や自由な決定を、過去のデータや即時報酬によって厳密に規定されない能力である。 この性質は、しばしば緩やかな意味で「自由意志」と呼ばれ、創造性、堅牢な適応、問題解決のイタズラを避けるために不可欠である。 本稿では,量子場理論から類似性を引き出して,AGIエージェントに適応的・制御的確率性を持たせるための理論フレームワークであるFree Will Equationを提案する。 中心となる考え方は、AIエージェントの認知状態を潜在的な行動や思考の重ね合わせとして扱うことである。 量子場に類似したメカニズムと本質的なモチベーション条件を取り入れることで、エージェントが新たな戦略を探求し、予期せぬ変化に適応する能力を向上させることを目指している。 非定常的マルチアームバンディット環境での実験は、このフレームワークを用いたエージェントがベースライン法よりも高い報酬とポリシーの多様性を達成することを示した。

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